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FPGA的高光谱图像奇异值分解降维技术

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发表于 2019-9-26 07:00 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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本帖最后由 Taio 于 2019-9-27 14:28 编辑 : n8 @: U+ R' P. J+ [3 Q$ P

  S: d% k0 X6 S( e2 L
FPGA的高光谱图像奇异值分解降维技术

! F) s, i4 E6 H" I5 B- v
! @5 v# u9 I5 V/ F7 l
7 \% t- n, B3 P$ `* ~. P了解决高光谱图像维数高、数据量巨大、实时处理技术实现难的问题,提出了高光谱图像实时处理降维技术。采用奇异值分解(SVD)算法对高光谱图像进行降维,又在可编程门阵列(FPGA)芯片中针对这一算法划为自相关模块、特征求解模块、特征提取模块和降维实现模块4个模块进行编程实现、仿真和验证。仿真结果表明。高光谱图像降维后数据量为降维前的1/3,而降维后的分类像素点误差为0.2109%,证明了奇异值分解算法进行高光谱图像降维算法的有效性。% i5 g, ~) c7 f: a) S1 g
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该用户从未签到

3#
发表于 2022-7-20 15:16 | 只看该作者
FPGA的高光谱图像奇异值分解降维技术
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    [LV.10]以坛为家III

    4#
    发表于 2022-7-21 12:34 | 只看该作者
    不错不错,很是专业和深度,学习下
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